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中原大學 財務金融學系 陳若暉所指導 羅以昕的 主權債券之信用違約轉換契約價格預測: 比較人工智慧模型的預測能力 (2021),提出crb商品指數etf關鍵因素是什麼,來自於機器學習、主權債券信用違約轉換契約、隨機森林、支援向量機、決策樹、單純貝氏分類器、K-近鄰演算法模型。

而第二篇論文僑光科技大學 財務金融研究所 孫而音所指導 劉淑媛的 探討新興國家ETF與股價指數之動態關聯性 (2019),提出因為有 向量自我迴歸模型、單根檢定、股票指數型基金的重點而找出了 crb商品指數etf的解答。

最後網站はじめてでも安心!金ETF投資入門: - 第 76 頁 - Google 圖書結果則補充:CRB 指数 と「買い越し」「売り越し」の数字をチェック GOLD 金 ETF の基準価額は金価格と連動している。 ... 貴金属商品 ETF には一○○ %、現物の裏付けがある。

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主持人:阮慕驊
主題:通貨再膨脹!現階段股市交易策略!
節目時間:週一 4:00pm
本集播出日期:2021.03.15

#阮慕驊 #聽阮大哥的

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主權債券之信用違約轉換契約價格預測: 比較人工智慧模型的預測能力

為了解決crb商品指數etf的問題,作者羅以昕 這樣論述:

本研究目的在比較人工智慧模型對於主權債券(Sovereign Bond)之信用違約轉換契約(Credit Default Swap,CDS)價格的預測能力,藉由七個投資人情緒指標(S&P500、恐慌指數、美元指數、倫敦銀行同業拆借利率、未平倉比率、商品研究局期貨價格指數與散戶投資人情緒指數)和五個人工智慧預測模型(隨機森林、支援向量機、決策樹、單純貝氏分類器、與K-近鄰演算法)來衡量。研究結果發現,隨機森林與決策樹模型有較高的預測能力,但在Diebold-Mariano (DM)檢定中,則是支援向量機、單純貝氏分類器、和決策樹為較佳的預測模型。本研究建議投資人,使用隨機森林與決策樹模型作為未

來投資決策和風險管理的重要工具。再者,經濟蕭條期間,投資人亦可以用人工智慧預測模型,以預測信用違約轉換契約(CDS)並建構最佳避險策略。

探討新興國家ETF與股價指數之動態關聯性

為了解決crb商品指數etf的問題,作者劉淑媛 這樣論述:

新興市場擁有可能比已開發國家更快速的成長速度,原物料價格的上漲,如銅、鐵礦石、石油及農產品等收益,帶動新興國家的成長,然而各國的政治、貨幣等波動,將伴隨著更大的風險。欲經由國際股票實現投資組合多元化,投資iShares MSCI所推出各國的ETF是最直接且最具流動性。因各個新興國家所擁有的自然資源不同,不同過去學者研究只探討大宗商品物價指數與新興國家的動態關聯性,本研究在控制變數涵蓋了天然氣勘探類、全球農業類、全球貴金屬類、全球能源類及全球商品類等股價指數及匯率下,分別探討各新興國家股市與美國ETF之動態關聯性。並探討中美貿易戰對各新興國家所造成的衝擊,新興國家股市與美國ETF之動態

關聯性是否有結構性的改變。研究結果顯示,自2010年至2018年期間,各國股價指數與iShares MSCI ETF具有共整合關係,當iShares MSCI各國ETF與各國股價指數偏離均衡狀態時,主要都是經過iShares MSCI各國ETF來調整達到長期均衡。美洲與歐洲國家的iShares MSCI 各國ETF的調整速度比亞洲國家來得快。就短期均衡,除了亞洲中國與歐洲土耳其外,亞洲、歐洲及美洲各國的iShares MSCI ETF皆領先各國股價指數。在中美貿易戰後,就長期均衡而言,此期間當iShares MSCI各國ETF與各國股價指數偏離均衡狀態時,主要仍然是經過iShares MSCI

各國ETF來調整達到長期均衡且都顯著。在短期均衡方面,亞洲泰國、菲律賓,歐洲土耳其及美洲巴西,iShares MSCI ETF與各國股價指數沒有明顯的領先關係,其他各國仍然是iShares MSCI ETF領先各國股價指數。且匯率及原物料指數等控制變數對中國股價指數及俄羅斯的iShares MSCI ETF與股價指數都有顯著的影響。南韓、印尼及南非不具有共整合關係,對亞洲的南韓與印尼,iShares MSCI ETF領先兩國股價指數,匯率及原物料指數等控制變數對iShares MSCI ETF較有顯著的影響。就南非而言,就整個研究期間,iShares MSCI 南非ETF與南非40股價指數互相

都有顯著的影響,但在中美貿易戰後,南非40股價指數領先iShares MSCI南非ETF。匯率及原物料指數等控制變數在整個研究期間對iShares MSCI 南非ETF與南非40股價指數幾乎都有顯著的影響,但在中美貿易戰後,對二者的影響相對較弱。